有标注信息两种数据标注状态的数据以及多种导入方式,以下为无标注信息-本地导入-上传图片的导入方式示例,其余各类型导入方式可参考 页面上传物体检测数据集并在线标注 选择数据标注状态及导入方式后点击 【上传图片】 注意:上传图片时,一定注意格式要求!
每位新用户下载并成功激活飞桨EasyDL后,将专享30天高级版免费试用权益 模块 功能点 ~~~~ 功能明细 标准版 高级版 数据 --> 数据集创建 创建图像分类、物体检测、实例分割、语义分割数据集 ✓ ✓ --> 数据导入 导入图像分类、物体检测、实例分割、语义分割已标注/未标注数据集 ✓ ✓ 数据标注 --> --> 图像分类提供常规标注能力、批量标注能力 ✓ ✓ --> --> 物体检测提供常规标注能力
上传的实景图,只有标注过的图片会被训练,所有训练的图片中,系统会随机抽取70%作为训练集,剩余的30%作为测试集,由于训练数据和测试数据每次都是随机抽取的,所以同样的数据集每次训练出来的结果会不一样。 SKU单品图是用来做什么的? SKU单品图用来降低实景图即训练数据采集和标注成本的。
导入的数据位于用户目录的 data/ 文件夹(当原始数据集有更新时,不会自动同步,需要手工进行同步)。 注:若在BML中未创建数据集,请先参考 数据服务 ,创建、上传、标注数据集。 2、数据转换。 PaddleDetection 训练所需要的数据格式与 BML 默认的数据格式有所不同,所以需要利用脚本将导入的数据转为 PaddleDetection 支持的数据格式,并进行3:7切分。
导入时,可以导入无标注信息 00.摘要生成-未标注数据-压缩包导入.zip 或有标注信息 sample-text-dialog-unsort-annotated-train-训练样本700条.jsonl.zip 八、SFT 先新建任务 然后新建一个SFT运行任务,采用上面导入的已标注数据 九、RLHF RLHF分为两个步骤,奖励模型训练+强化学习训练, 奖励模型训练 使用 已排序标注数据 进行奖励模型的训练
导入时,可以导入无标注信息 00.摘要生成-未标注数据-压缩包导入.zip 或有标注信息 sample-text-dialog-unsort-annotated-train-训练样本700条.jsonl.zip 八、SFT 先新建任务 然后新建一个SFT运行任务,采用上面导入的已标注数据 九、RLHF RLHF分为两个步骤,奖励模型训练+强化学习训练, 奖励模型训练 使用 已排序标注数据 进行奖励模型的训练
预置的商品库 预置近千种商品单品图可供客户在创建SKU时选择,用于合成训练数据,极大降低了训练数据采集和标注成本。 可自定义商品 客户可根据业务需求创建属于自己的商品,商品信息支持完全自定义,充分满足客户定制化需求。
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按实际需求填写导入方式以及对应的格式或路径,上传无标注文件或者链接内容等,确认即可。 更多操作,可见 数据服务使用说明 。 Step2:数据标注 在数据集列表中,找到以上创建的数据集,点击操作列的“标注”按钮。当光标移动至回答框,会有“自动生成”按钮,回答支持调用平台的LLM模型为问题生成对应回答,可在左上角切换模型。 您可以选择自动生成回答或手动生成回答,回答生成后“保存标注”即可。
针对这种情况建议重新调整训练集,将训练数据与实际业务场景数据尽可能一致。 实例分割 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签标注50个目标以上,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的标注目标数是否均衡,建议不同标签的标注目标数数据量级相同,并尽量接近,如果有的标签标注的很多,有的标签标注的很少,会影响模型整体的识别效果。 通过模型效果评估报告中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。